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Enregistrement W2165380518 · doi:10.1186/cc3543

Bench-to-bedside review: dealing with increased intensive care unit staff turnover: a leadership challenge.

2005· review· en· W2165380518 sur OpenAlexaffabout
Denny Laporta, Judy Burns, Chip Doig

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHospital for Sick ChildrenMcGill UniversityUniversity of TorontoJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadFlexibility (engineering)MedicineIntensive care unitIntensive careNursingProcess (computing)Computer scienceIntensive care medicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical care leaders frequently must face challenging situations requiring specific leadership and management skills for which they are, not uncommonly, poorly prepared. Such a fictitious scenario was discussed at a Canadian interdisciplinary critical care leadership meeting, whereby increasing intensive care unit (ICU) staff turnover had led to problems with staff recruitment. Participants discussed and proposed solutions to the scenario in a structured format. The results of the discussion are presented. In situations such as this, the ICU leader should first define the core problem, its complexity, its duration and its potential for reversibility. These factors often reside within workload and staff support issues. Some examples of core problems discussed that are frequently associated with poor retention and recruitment are a lack of a positive team culture, a lack of a favorable ICU image, a lack of good working relationships between staff and disciplines, and a lack of specific supportive resources. Several tools or individuals (typically outside the ICU environment) are available to help determine the core problem. Once the core problem is identified, specific solutions can be developed. Such solutions often require originality and flexibility, and must be planned, with specific short-term, medium-term and long-term goals. The ICU leader will need to develop an implementation strategy for these solutions, in which partners who can assist are identified from within the ICU and from outside the ICU. It is important that the leader communicates to all stakeholders frequently as the process moves forward.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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